2025年，智能体（Agent）概念火遍科技圈：从 ChatGPT 插件，到各类垂直行业“AI 小助手”，琳琅满目的产品让人眼花缭乱。然而，当你真正尝试让它干活时，却往往发现：大多数智能体依旧停留在问答层面。它能写报告、生成代码、回答问题，但要让它替你打开网页、填写表单、发起审批，却鲜少真正落地。为什么会出现这种说得好听、做不了的尴尬局面？本文将从市场现状、技术瓶颈和落地难题三方面深度剖析原因，并以九科信息的bit‑Agent为例，说明可执行智能体的价值与实践路径。

一、市场百花齐放，却多为问答型智能体

1. 大语言模型热潮下的泛智能体泛滥

自ChatGPT横空出世后，基于大语言模型的智能体产品如雨后春笋：写作助手、课件生成、小程序客服、法律咨询……厂商几乎都在试图用“GPT+API”的套路，快速验证概念。它们的亮点往往集中在问答能力：

• 生成式问答：根据指令生成文章、代码、PPT；
• 知识检索：从内部文档或互联网拉取答案；
• 对话交互：支持多轮提问，维持上下文。

但这些智能体大多只搭建在“文本输入—文本输出”框架上，用户体验在最初几轮对话后会明显感到瓶颈：它能回答“怎么做”，却无法真正去做。

2. 垂直行业场景落地难

许多垂直智能体尝试将大模型+行业知识库嫁接在一起，实现客户咨询、病历分析、金融风控等场景。然而它们最终落地时，往往只能：

• 自动生成专家顾问建议，仍需人工复核；
• 制作报告大纲或简要分析，无法代替完整流程；
• 调用有限API，却无法跨系统、多步骤地闭环执行。

智能体市场看似百花齐放，实则在问答能力之外的执行能力上几乎是一片空白。

二、技术瓶颈：智能体无法进入系统

要让智能体真正在企业中执行业务操作，需要跨越以下几个技术瓶颈：

1. 多模态感知缺失

视觉层面：大多数智能体只能处理文本，无法感知网页或桌面应用的按钮、表单、弹窗、图表。

文档与图像：OCR功能常常作为插件存在，缺少与对话主流程的深度结合。

用户界面变化：一旦系统UI升级，依赖坐标或固定路径的脚本就会失效；智能体也因为缺乏视觉匹配能力，无法自动适配。

2. 流程执行与状态管理

无状态对话：问答型智能体只保留对话上下文，却不管理“动作”状态。你让它执行 3 步操作，它只能一条指令一条指令地响应，不能串联成一个闭环流程。

缺少异常处理：遇到弹窗、网络超时或数据验证失败，智能体无法重试或回退，只能报错并中断。

3. 能力复用与升级困难

无能力固化：大多数智能体无法将一次执行的操作路径、输入输出和判断逻辑，封装为可复用模块。

缺少版本管理：脚本更新、流程优化常常意味着重新开发，导致维护成本高昂且难以追踪。

4. 权限与安全沙箱

访问受限：企业系统对外开放的 API 很少，大量操作必须通过GUI完成，智能体却无法获得相应操作权限。

合规与审计：自动化执行必须留痕并接受审计，但许多智能体无法自动生成审计日志或集成到企业安全体系。

三、落地难题：优秀说客却无法变身执行者

1. 业务方与技术方脱节

自然语言到流程脚本的鸿沟：业务人员习惯用自然语言描述需求，技术团队却需将其转化为严格的流程脚本或接口调用。中间沟通常常耗费大量时间。

维护难度大：流程一旦变更，就需要技术人员重新编写脚本或调整流程，业务方无法自行迭代。

2. 缺少可视化开发工具

真正的可执行智能体，需要在“所见即所得”的可视化环境下让业务专家录制、调试并验证流程。然而大多数智能体产品仅提供代码或API接口，业务侧门槛过高。

3. 用户体验与可靠性背道而驰

用户期待秒级响应、一键执行，却往往面临脚本错误、流程崩溃的场景，造成严重的信任危机。

重复性工作好改造，复杂流程难落地，企业往往只能局部试点，难以大规模复制。

四、九科信息bit‑Agent：从问答到执行的关键实践

1. 任务计划拆解

目标驱动规划：结合大语言模型对自然语言目标的理解，将“我要完成月度对账”这样的任务，自动拆解成“登录财务系统→导出报表→汇总差异→生成对账单” 等可执行步骤。

子任务验证：在拆解的过程中，bit‑Agent会对每个子任务通过小规模测试（如模拟点击、预览数据）验证其可执行性，确保后续执行的成功率。

2. 界面情景理解

元素智能定位：利用深度学习与OCR技术，bit‑Agent能识别各类界面元素（按钮、输入框、下拉菜单、表格等），并针对不同系统自动生成操作指令，无需依赖固定坐标。

上下文语义映射：当用户上传截图或直接在对话框中提到“左上角的导出按钮”时，Agent能结合页面结构与语义信息，精准定位并执行点击。

3. 操作动作执行

多系统无缝衔接：内置RPA引擎可同时驱动Web、桌面、移动端多平台，实现“打开→输入→提交→下载” 的闭环操作。

精细化控制：支持鼠标移动轨迹模拟、键盘输入节奏调节和网络抖动容错，保证操作的稳定性与人机一致性。

4. 计划执行纠偏

实时监控与反馈：执行过程中，Agent会监控关键步骤的实际结果（如下载文件大小、表单校验提示），一旦偏离预期，即刻触发纠偏流程。

自适应重试与异常处理：针对网络超时、弹窗拦截、数据校验失败等常见异常，bit‑Agent可自动重试、切换路径或回滚到安全节点，并在对话中向用户汇报进度。

5. 跨端任务协作

统一调度中枢：通过全局任务调度模块，支持在多台机器、多地部署的Agent之间分配子任务，并行执行，加速大规模流程的完成。

端到端流程自动化：不仅限于单一系统，bit‑Agent可在获取审批结果后自动调用CRM录入、再触发邮件发送、最终更新BI仪表盘，实现真正的“跨端一体化”自动化闭环。

这五大能力共同构成了bit‑Agent的技术底座，使其从“只会回答”的智能体，跃升为能真正识别环境、拆解目标、执行操作、纠正偏差并多端协同的 可执行AI Agent。在企业各类流程自动化、协同办公、系统集成和智能决策场景中，bit‑Agent均可提供一站式、可复用、可靠高效的解决方案。

九科信息bit-Agent核心能力

五、迈向可执行智能体的新常态

• 从DIY问答到闭环自动化

企业急需的不再是一个重复“回答问题”的机器人，而是一个“可闭环执行业务”的智能同事。

• 跨界融合多模态与流程自动化

未来真正落地的智能体必须同时具备语言理解、视觉感知、流程编排、异常处理与能力复用能力。

• 打造能力中台与智能生态

将可执行智能体与企业中台、数据平台、DevOps流程结合，形成一个可持续、可治理、可扩展的数字员工生态。

AI Agent 市场虽如百花齐放，但真正能“听—看—做—复用”的智能体寥寥可数。bit‑Agent作为典型代表，凭借多模态感知、可视化录制、能力固化和合规审计能力，正在引领可执行智能体走向成熟。拥抱它，不仅是让你的数字员工更聪明，更是为企业的数字化转型注入真正的执行力与可持续能力。